ct专题
3D Deeply Supervised Network for Automatic Liver Segmentation from CT Volumes
下面博主详细翻译了该篇论文，可以当做详尽的参考，并认真学习。 【参考】论文笔记：3D Deeply Supervised Network for Automatic Liver Segmentation from CT 数据集： MICCAI-SLiver07[1] 数据预处理： 作者没有讲数据预处理的过程。 CRF 轮廓精细修正： 参考上述博主博客。 参考文献： [1]Heimann,
Liver Segmentation in CT based on ResUNet with 3D Probabilistic and Geometric Post Process
一、摘要 本文提出了使用具有3D概率和几何后期处理功能的ResUNet的新型肝分割框架。 我们的语义分割模型ResUNet在U-Net的上采样和下采样部分添加了残差单元和批处理规范化层，以构建更深的网络。 为了快速收敛，我们提出了一种新的损失函数DCE，该函数由Dice损失和交叉熵损失线性组合。 我们使用连续的几个CT图像作为训练和测试的输入，以探索更多的上下文信息。 基于ResUNet的初始分割
CT转化MR图像的算法及模型解决
将CT（Computed Tomography）图像转化为MR（Magnetic Resonance）图像是一个复杂的图像处理任务，因为CT和MR图像是基于完全不同的物理原理获取的。CT图像主要反映组织的密度差异，而MR图像则反映组织的质子密度、弛豫时间等参数。 直接从一个CT图像生成一个视觉上相似的MR图像（特别是具有相同解剖结构和相似组织对比度的图像）是一个未解决的问题，因为这两种成像方式捕获
黑神话悟空-提高画质、防卡顿、修复等各种功能、各种CT表、各种存档、武器包、人物、装备替换等193+MOD合集
193+MOD合集，提高画质，减少卡顿、修复等功能MOD+各种CT表+各种存档+武器包、物品、人物、装备、造型替换等 具体MOD可在文件内查看 特别说明：3款珍品大圣套装替换初始套装MOD是不同的，（其中全装备珍品大圣套装是不可以跳出轮回的） 下载地址：https://pan.quark.cn/s/dd198011fd98
pypcap、libpcap和pcap-ct的区别是什么
pypcap、libpcap 和 pcap-ct 均与网络数据包处理相关，但它们存在一些区别。 pypcap 是对 C libpcap 的封装，提供了更具 Python 风格的 API 接口，方便在 Python 中使用。然而，其在 Windows 10 上可能存在安装问题。 libpcap 是一个基于 ctypes 库的轻量级 Python 包，完全兼容原始 C libpcap 从 1.0.
【CT】LeetCode手撕—143. 重排链表
目录 题目1- 思路2- 实现⭐143. 重排链表——题解思路 3- ACM 实现 题目 原题连接：143. 重排链表 1- 思路 模式识别：重排链表 ——> 逆向 ——> ① 找到中间节点 ——> ②逆置 mid.next 链表——> ③遍历 2- 实现 ⭐143. 重排链表——题解思路 class Solution {public void reorde
【CT】LeetCode手撕—300. 最长递增子序列
目录 题目1- 思路2- 实现⭐300. 最长递增子序列——题解思路 3- ACM 实现 题目 原题连接：300. 最长递增子序列 1- 思路 模式识别：最长递增子序列——> 利用动规五部曲 解决 ——> 借助 i 和 j 指针，其中 j < i 动规五部曲 1.定义 dp 数组确定 dp数组的含义 int[] dp = new int[nums.length]：
【CT】LeetCode手撕—92. 反转链表 II
目录 题目1- 思路2- 实现⭐92. 反转链表 II——题解思路 3- ACM实现 题目 原题连接：92. 反转链表 II 1- 思路 模式识别：翻转 给定 left 和 right 固定区间的链表 ——> ①虚拟头结点 + ②三个指针方式实现 2- 实现 ⭐92. 反转链表 II——题解思路 class Solution {public ListNode
【CT】LeetCode手撕—46. 全排列
目录 题目1- 思路2- 实现⭐46. 全排列——题解思路 3- ACM实现 题目 原题连接：46. 全排列 1- 思路 模式识别 模式1：不含重复数字的数组 nums ——> 任意顺序 可能的全排列 ——> 回溯模式2：全排列 ——> 排列问题，不同于组合问题 ——>回溯每次相当于枚举一个结果集，当当层结果集的长度为 nums.length 时候收集结果 为什
【CT】LeetCode手撕—20. 有效的括号
题目 原题连接：20. 有效的括号 1- 思路 模式识别 模式1：括号左右匹配 ——> 借助栈来实现 ——> Deque<Character> deque = new LinkedList<>()模式2：顺序匹配 ——> 用 if 判断 具体思路 1.遇到左括号 直接入栈相应的右括号 2.不匹配情况 **① 左括号多：**此时 栈 deque.isEmpty() ，因此该条件下返回
【CT】LeetCode手撕—5. 最长回文子串
目录 题目1-思路2- 实现⭐5. 最长回文子串——题解思路 3- ACM实现 题目 原题连接：5. 最长回文子串 1-思路 子串的定义：子串是原始字符串的一个连续部分子序列的定义：子序列是原始字符串的一个子集记录最长回文子串的起始位置以及其长度，最终通过下标截取 动规五部曲 1.定义 dp 数组 boolean dp[i][j] 代表区间在 [i,j] 的子串是
【OceanBase DBA早下班系列】—— 性能问题如何 “拍CT“ (一键获取火焰图和扁鹊图)
1. 前言 最近接连遇到几个客户的环境在排查集群性能问题，总结了一下，直接教大家如何去获取火焰图、扁鹊图（调用关系图），直击要害，就像是内脏的疾病去医院看病，上来先照一个CT，通过分析CT，大概的毛病也就定位的七七八八了。 2. 火焰图/扁鹊图一键收集 2.1. 步骤一：安装部署obdiag 参考文档： OceanBase分布式数据库-海量数据 笔笔算数 安装obdiag并配置被诊断
【CT】LeetCode手撕—手撕快排
目录 题目1-思路-快排1-1 快排的核心思想快速排序算法步骤优美的调整区间 1-2 ⭐快排的实现 2- 实现⭐912. 排序数组——题解思路 3- ACM 实现 题目 原题连接：912. 排序数组 1-思路-快排 1-1 快排的核心思想 选择一个基准 基准左侧的元素都小于该元素基准右侧的元素都大于该元素 快速排序算法步骤 ① 确定分界点： 方式有三种：第一种
【CT】LeetCode手撕—25. K 个一组翻转链表
目录 题目1-思路2- 实现⭐25. K 个一组翻转链表——题解思路 3- ACM实现 题目 原题连接：25. K 个一组翻转链表 1-思路 1. dummyHead：设置虚拟头结点，通过虚拟头结点保证每个结点的地位相同2. 定位 pre 和 end 拆链：借助 pre 、start 和 end 指针：翻转 区间内的链表 其中 pre 指针记录的是，被翻转部分的前一个结点
头颈肿瘤在PET/CT中的分割：HECKTOR挑战赛| 文献速递-深度学习肿瘤自动分割
Title 题目 Head and neck tumor segmentation in PET/CT: The HECKTOR challenge 头颈肿瘤在PET/CT中的分割：HECKTOR挑战赛 01 文献速递介绍 高通量医学影像分析，常被称为放射组学，已显示出其在揭示定量影像生物标志物与癌症预后之间关系的潜力，包括在头颈（H&N）癌症的背景下（Vallieres等
Mybatis CT——（一）
1、#{}和${}的区别是什么？ 注：这道题是面试官面试我同事的。 答：${}是Properties文件中的变量占位符，它可以用于标签属性值和sql内部，属于静态文本替换，比如${driver}会被静态替换为com.mysql.jdbc.Driver。#{}是sql的参数占位符，Mybatis会将sql中的#{}替换为?号，在sql执行前会使用PreparedStatement的参数设置方法，
深度学习之基于Pytorch框架新冠肺炎CT图像分类
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 一、项目背景与意义 随着新冠肺炎（COVID-19）的全球爆发，快速、准确地诊断疾病成为了抗击疫情的关键。CT图像作为新冠肺炎诊断的重要工具之一，能够提供直观的肺部病变信息。然而，人工阅读CT图像并进行诊断不仅耗时耗力，而且容易受到医生
二．PVE创建 Ubuntu CT
二．PVE创建 Ubuntu CT 浏览器地址栏输入访问pve系统的网址，利用web端进行管理。注意进入pve系统时默认显示的有访问地址。本步骤的web访问地址为：https://192.168.1.102:8006。 出现该页面，选择继续前往。 进入管理页面后，输入PVE系统的用户名和密码，登录该系统。 登录成功后，进入管理页面，依次选择local->CT Templates->Tem
基于OpenCV对胸部CT图像的预处理
1 . 传作灵感 胸部CT中所包含的噪声比较多，基于OpenCV简单的做一些处理，降低后续模型训练的难度。 2. 图像的合成 在语义分割任务中有的时候需要将原图（imput）和标注数据（groudtruth）合成一幅图像，观察图像分割的效果，涉及的代码如下： import matplotlib.pyplot as pltimport osimport pandas as pdfr
文献速递：深度学习医学影像心脏疾病检测与诊断--CT中的深度学习用于自动钙评分：使用多个心脏CT和胸部CT协议的验证
Title 题目 Deep Learning for Automatic Calcium Scoring in CT: Validation Using Multiple Cardiac CT and Chest CT Protocols CT中的深度学习用于自动钙评分：使用多个心脏CT和胸部CT协议的验证 Background 背景 Although
深度学习之基于Resnet50卷积神经网络脊柱骨折CT影像图片诊断系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 一、项目背景 脊柱骨折是骨科中一种常见的损伤类型，准确的诊断对于患者的治疗和康复至关重要。传统的脊柱骨折诊断主要依赖于医生的临床经验和CT影像的肉眼分析，但这种诊断方法不仅主观性强，而且可能因医生疲劳或经验不足而产生误诊。近年来，深度
深度学习之基于Unet肺部CT图像分割项目
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 一、项目背景 肺部CT图像分割在医学诊断中占据重要地位，它有助于医生快速、准确地识别和分析肺部病变。然而，由于肺部CT图像的复杂性和多样性，传统的图像分割方法往往难以达到理想的分割效果。近年来，深度学习技术的快速发展为肺部CT图像分割
复旦 北大 | 从头训练中文大模型：CT-LLM
引言 当前，绝大多数大模型（LLMs）基本上都是以英文语料库训练得到的，然后经过SFT来匹配不同的语种。然而，今天给大家分享的这篇文章旨在从头开始训练中文大模型，在训练过程中「主要纳入中文文本数据」，最终作者得到了一个2B规模的中文Tin LLM （CT-LLM） 。结果表明，该模型在中文任务上表现出色，且通过SFT也能很好的支持英文。 https://arxiv.org/pdf/2404
文献速递：深度学习肝脏肿瘤诊断---双能量CT深度学习放射组学预测大梁状大块型肝细胞癌
Title 题目 Dual-Energy CT Deep Learning Radiomics to Predict Macrotrabecular-Massive Hepatocellular Carcinoma 双能量CT深度学习放射组学预测大梁状大块型肝细胞癌 Background 背景 It is unknown whether the addit
文献速递：深度学习肝脏肿瘤诊断---基于多相增强 CT 和临床数据的恶性肝肿瘤鉴别诊断深度学习
Title 题目 Deep learning for diferential diagnosisof malignant hepatic tumors based on multi-phase contrast-enhanced CT and clinical data 基于多相增强 CT 和临床数据的恶性肝肿瘤鉴别诊断深度学习 Abstract 摘要 Liv